A Novel Feature Learning-Based Bio-Inspired Neural Network for Real-Time Collision-Free Rescue of Multirobot Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Natural disasters and urban accidents drive the demand for rescue robots to provide safer, faster, and more efficient rescue trajectories. In this article, a feature learning-based bio-inspired neural network (FLBBINN) is proposed to quickly generate a heuristic rescue path in complex and dynamic environments, as traditional approaches usually cannot provide a satisfactory solution to real-time responses to sudden environmental changes. The neurodynamic model is incorporated into the feature learning method that can use environmental information to improve path planning strategies. Task assignment and collision-free rescue trajectory are generated through robot poses and the dynamic landscape of neural activity. A dual-channel scale filter, a neural activity channel, and a secondary distance fusion are employed to extract and filter feature neurons. After completion of the feature learning process, a neurodynamics-based feature matrix is established to quickly generate the new heuristic rescue paths with parameter-driven topological adaptability. The proposed FLBBINN aims to reduce the computational complexity of the neural network-based approach and enable the feature learning method to achieve real-time responses to environmental changes. Several simulations and experiments have been conducted to evaluate the performance of the proposed FLBBINN. The results show that the proposed FLBBINN would significantly improve the speed, efficiency, and optimality for rescue operations.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle